Choice Design 플랫폼은 승산비를 산출합니까?안녕하세요,
저는 JMP와 통계를 처음 접하며 Choice Design 플랫폼을 사용하여 이산 선택 실험을 설계하고 이 사례 연구( https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2016/Case-Studies-on-Designing-and-Analysing-Discrete-Choice/ta-p/23722#U23722 ).
본 사례 연구에 따르면 선택 디자인 플랫폼에서 추정되는 선택 모델은 다항 로짓 모델이다. 내가 읽은 바에 따르면 MNL의 경우 각 속성 수준의 계수(또는 JMP에서 호출되는 매개변수 추정치) 대신 승산비를 알고 싶어 효과를 비교합니다. JMP가 이 작업을 수행합니까? 그렇다면 어디에서 찾을 수 있습니까?
암사슴Re: Choice Design 플랫폼은 승산비를 산출합니까?JMP의 Choice 분석은 승산비를 제공하지 않습니다. 유틸리티 프로파일러 및 확률 프로파일러를 제공하여 특성 값의 조합에 대한 유틸리티 또는 확률을 예측합니다. 실용 신안을 새 열 공식으로 저장할 수도 있습니다.
승산비는 승산을 기반으로 하고 승산은 확률을 기반으로 합니다. 로지스틱 회귀 모델을 사용하는 다른 영역에서 해석적 가치가 있습니다. 프로파일러가 모델에서 원하는 정보를 제공하는지 확인할 수 있습니다.
Re: Choice Design 플랫폼은 승산비를 산출합니까?답장을 보내 주셔서 감사합니다!
JMP에서 추정되는 선택 모델에 대해서도 혼란스럽습니다. 모델의 모수 추정 보고서를 생성하지만 선택 모델의 종속 변수는 무엇입니까? 하나의 대안이 선택될 확률인가, 아니면 그 효용성인가?
JMP의 소비자 연구 가이드를 읽었는데 다음과 같이 나와 있습니다." 매개변수 추정 보고서는 공익 사업 용어 열에 나열된 효과와 관련이 있습니다."
그러나 사례 연구의 비디오에서 발표자는 추정되는 다항 로짓 모델을 말하고, 그렇다면 종속 변수는 확률이 되어야 합니다(내가 MNL을 올바르게 이해하는 경우).
